視頻中球員追蹤方法和裝置與流程
本發(fā)明涉及圖像處理領域，特別是涉及一種視頻中球員追蹤方法和裝置。
背景技術：
在足球視頻領域，bebie等人實現(xiàn)了半自動的足球比賽視頻片段，著重于球員動作和姿態(tài)的重現(xiàn)，bobick等提出“closed-world”的概念并將其應用于美式橄欖球的追蹤中。但是上述方法中至少存在以下問題：且一旦球員出現(xiàn)遮擋的情況，對該遮擋的球員進行重新跟蹤等需要進行復雜的檢測機制。
技術實現(xiàn)要素：
基于此，有必要針對球員存在遮擋的問題，提供一種視頻中球員追蹤方法和裝置。
一種視頻中球員追蹤方法，所述方法包括：
獲取視頻的當前幀中的球場區(qū)域；
獲取球場區(qū)域中的球員像素；
根據(jù)所述球員像素生成球員標記框；
當所述當前幀中的所述球員標記框的面積增大時，則獲取面積增大的所述球員標記框的分割點；
根據(jù)所述分割點將所述球員標記框分割以形成新的球員標記框；
通過卡爾曼濾波對分割后的所述當前幀中的所述球員標記框進行追蹤顯示。
在其中一個實施例中，所述獲取面積增大的所述球員標記框的分割點的步驟，包括：
獲取面積增大的所述球員標記框的預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)；
當預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)不相等時，則根據(jù)面積增大的所述球員標記框的坐標獲取未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度；
根據(jù)未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度，計算所述球員標記框的分割點；
當所述預設的相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)相等時，則獲取所述球員標記框的中心點為所述分割點。
在其中一個實施例中，所述通過卡爾曼濾波對分割后的所述當前幀中的所述球員標記框進行追蹤顯示的步驟，包括：
通過卡爾曼濾波對分割后的所述當前幀中的所述球員標記框進行追蹤；
獲取追蹤到的所述球員標記框的坐標；
獲取所述球員標記框的坐標投影至目標平面的第一投影坐標；
在所述目標平面中，根據(jù)所述第一球員投影坐標，追蹤顯示所述上一幀中的相應球員坐標投影至所述目標平面中的第二球員投影坐標處的球員標識。
在其中一個實施例中，所述通過卡爾曼濾波對分割后的所述當前幀中的所述球員標記框進行追蹤的步驟，包括：
通過以下公式計算所述當前幀中的球員標記框的預測值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣：
其中，
通過以下公式計算卡爾曼增益：
kk＝pk′ht(hpk′ht+r)-1，且
其中，kk為k時刻的卡爾曼增益，h為同一時刻的預測值轉換為測量值的轉換矩陣，r為測量噪聲變量的協(xié)方差矩陣，zk為k時刻的測量值；
通過以下公式，根據(jù)所述卡爾曼增益和所述預測值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣計算估計值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣：
根據(jù)所述估計值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣獲得所述真實值，并追蹤所述真實值。
在其中一個實施例中，所述方法還包括：
通過霍夫變換獲得所述球場區(qū)域中的球場線；
根據(jù)所述球場線，確定所述當前幀與目標平面之間的坐標投影關系。
一種視頻中球員追蹤裝置，所述裝置包括：
球場區(qū)域獲取模塊，用于獲取視頻的當前幀中的球場區(qū)域；
球員標記框生成模塊，用于獲取球場區(qū)域中的球員像素，并根據(jù)所述球員像素生成球員標記框；
分割點獲取模塊，用于當所述當前幀中的所述球員標記框的面積增大時，則獲取面積增大的所述球員標記框的分割點；
分割模塊，用于根據(jù)所述分割點將所述球員標記框分割以形成新的球員標記框；
追蹤模塊，用于通過卡爾曼濾波對分割后的所述當前幀中的所述球員標記框進行追蹤顯示。
在其中一個實施例中，所述分割點獲取模塊包括：
個數(shù)獲取單元，用于獲取面積增大的所述球員標記框的預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)；
分割點確定單元，用于當預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)不相等時，則根據(jù)面積增大的所述球員標記框的坐標獲取未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度；根據(jù)未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度，計算所述球員標記框的分割點；當所述預設的相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)相等時，則獲取所述球員標記框的中心點為所述分割點。
在其中一個實施例中，所述追蹤模塊包括：
追蹤單元，用于通過卡爾曼濾波對分割后的所述當前幀中的所述球員標記框進行追蹤；
第一坐標計算單元，用于獲取追蹤到的所述球員標記框的坐標；
第二坐標計算單元，用于獲取所述球員標記框的坐標投影至目標平面的第一投影坐標；
顯示單元，用于在所述目標平面中，根據(jù)所述第一球員投影坐標，追蹤顯示所述上一幀中的相應球員坐標投影至所述目標平面中的第二球員投影坐標處的球員標識。
在其中一個實施例中，所述追蹤單元包括：
第一矩陣計算單元，用于通過以下公式計算所述當前幀中的球員標記框的預測值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣：
其中，
卡爾曼增益計算單元，用于通過以下公式計算卡爾曼增益：
kk＝pk′ht(hpk′ht+r)-1，且
其中，kk為k時刻的卡爾曼增益，h為同一時刻的預測值轉換為測量值的轉換矩陣，r為測量噪聲變量的協(xié)方差矩陣，zk為k時刻的測量值；
第二矩陣計算單元，用于通過以下公式，根據(jù)所述卡爾曼增益和所述預測值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣計算估計值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣：
真實值計算單元，用于根據(jù)所述估計值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣獲得所述真實值，并追蹤所述真實值。
在其中一個實施例中，所述裝置還包括：
坐標投影關系計算單元，用于通過霍夫變換獲得所述球場區(qū)域中的球場線；根據(jù)所述球場線，確定所述當前幀與目標平面之間的坐標投影關系。
上述的視頻中球員追蹤方法和裝置，通過檢測球員標記框的面積是否出現(xiàn)增大來判斷是否存在球員遮擋，處理簡單，且在存在遮擋時，可以通過分割點對球員標記框進行分割，從而使得卡爾曼濾波可以準確地對球員標記框進行追蹤，不會出現(xiàn)由于球員的遮擋，而造成球員信息丟失的情況。
附圖說明
圖1為一實施例中視頻中球員追蹤方法的流程圖；
圖2為圖1所示的實施例中的步驟s108的流程圖；
圖3為圖2所示實施例的遮擋球員的球員標記框的示意圖；
圖4為圖1所示實施例中的步驟s112的流程圖；
圖5為圖1所示實施例中的目標平面中的第一投影坐標的示意圖；
圖6為圖1所示實施例中步驟s112的流程圖；
圖7為一實施例中坐標投影關系獲取步驟的流程圖；
圖8為圖1所示實施例中的當前幀的r通道的灰度直方圖；
圖9為圖1所示實施例中的當前幀的g通道的灰度直方圖；
圖10為圖1所示實施例中的當前幀的b通道的灰度直方圖；
圖11為圖1所示實施例中的球場區(qū)域的示意圖；
圖12為一實施例中球場區(qū)域中的白線區(qū)域的示意圖；
圖13為圖12所示實施例經(jīng)過霍夫變換后的示意圖；
圖14為一實施例中視頻中球員追蹤裝置的示意圖。
具體實施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
在詳細說明根據(jù)本發(fā)明的實施例前，應該注意到的是，所述的實施例主要在于與數(shù)據(jù)排序方法和裝置相關的步驟和系統(tǒng)組件的組合。因此，所屬系統(tǒng)組件和方法步驟已經(jīng)在附圖中通過常規(guī)符號在適當?shù)奈恢帽硎境鰜砹?，并且只示出了與理解本發(fā)明的實施例有關的細節(jié)，以免因對于得益于本發(fā)明的本領域普通技術人員而言顯而易見的那些細節(jié)模糊了本發(fā)明的公開內容。
在本文中，諸如左和右，上和下，前和后，第一和第二之類的關系術語僅僅用來區(qū)分一個實體或動作與另一個實體或動作，而不一定要求或暗示這種實體或動作之間的任何實際的這種關系或順序。術語“包括”、“包含”或任何其他變體旨在涵蓋非排他性的包含，由此使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設備不僅包含這些要素，而且還包含沒有明確列出的其他要素，或者為這種過程、方法、物品或者設備所固有的要素。
請參閱圖1，圖1為一實施例中視頻中球員追蹤方法的流程圖，該方法包括：
s102：獲取視頻的當前幀中的球場區(qū)域。
具體地，由于足球場一般是由草地組成，草地的顏色為綠色，草地的周圍為跑道，跑道的顏色為紅色，因此可以通過顏色來將球場區(qū)域從當前幀中提取出來。
s104：獲取球場區(qū)域中的球員像素。
具體地，球員像素是指表示球員的像素，由于球場上不同隊的球員的隊服的顏色不一樣，且與草地的顏色也不一樣，因此可以根據(jù)顏色的不同，從當前幀中將球場區(qū)域中的球員像素提取出來。
s106：根據(jù)球員像素生成球員標記框。
具體地，球員標記框可以根據(jù)球員像素的連通域的大小來確定，例如，可以通過廣度優(yōu)先搜索的方式，根據(jù)某一球員像素生成包含某一區(qū)域中的球員像素的最小的矩形框作為球員標記框。
s108：當當前幀中的球員標記框的面積增大時，則獲取面積增大的球員標記框的分割點。
具體地，由于在一定時間內球員的形態(tài)不可能發(fā)生突變，因此可以通過球員標記框的面積來判斷是否存在球員遮擋的現(xiàn)象，當存在球員遮擋時，則對該球員標記框進行分割。
分割點是指可以確定存在遮擋現(xiàn)象的球員矩形框的分割線的分割點，其可以是存在遮擋現(xiàn)象的球員標記框的中心點等。
s110：根據(jù)分割點將球員標記框分割以形成新的球員標記框。
具體地，當該球員標記框為球員矩形框時，當獲取到該球員矩形框的分割點時，可以根據(jù)該分割點獲取相應的分割線，例如可以是根據(jù)該分割點確定相互垂直的兩條線為該球員矩形框的分割線。
s112：通過卡爾曼濾波對分割后的當前幀中的球員標記框進行追蹤顯示。
具體地，當對存在遮擋的球員矩形框進行分割后，再通過卡爾曼濾波對分割后的當前幀中的球員標記框進行追蹤顯示，可以避免因為球員遮擋，而出現(xiàn)卡爾曼濾波中球員追蹤丟失的情況。
上述的視頻中球員追蹤方法，通過檢測球員標記框的面積是否出現(xiàn)增大來判斷是否存在球員遮擋，處理簡單，且在存在遮擋時，可以通過分割點對球員標記框進行分割，從而使得卡爾曼濾波可以準確地對球員標記框進行追蹤，不會出現(xiàn)由于球員的遮擋，而造成球員信息丟失的情況。
在其中一個實施例中，請參閱圖2，圖2為圖1所示的實施例中的步驟s108的流程圖，該步驟s108，即獲取面積增大的球員標記框的分割點的步驟可以包括：
s202：獲取面積增大的球員標記框的預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)。
具體地，參閱圖3，圖3為圖2所示實施例的遮擋球員的球員標記框的示意圖，其中邊ab與邊cd為預設的、相對的兩條邊，該兩條邊上均有球員像素，當兩條邊上的球員像素的個數(shù)不相同時，則可以認為存在遮擋的球員在當前視角下存在前后位置關系，因此為了分割的準確性，需要將在前面的球員標記框先分割出來。
s204：當預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)不相等時，則根據(jù)面積增大的球員標記框的坐標獲取未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度。
具體地，如圖3，該球員標記框abcd的面積增大，則可以獲得存在遮擋的球員標記框的長l、寬w，以及未遮擋前的球員標記框的長度和寬度，如圖3，原第一球員標記框aekf，其長為af，寬為ae，原第二球員標記框ghdl，其長為hd，寬為gh。
s206：根據(jù)未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度，計算球員標記框的分割點。
通過((ae+gh)-w)/2來獲得分割點的橫坐標，通過((af+hd)-l)/2來獲得分割點的縱坐標，如圖3中的o點，再通過該o點作垂直于ab和ac的分割線，例如pq和rs。
s208:當預設的相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)相等時，則獲取球員標記框的中心點為分割點。
當兩條邊上的球員像素的個數(shù)相同時，則可以認為存在遮擋的球員存在在當前視角下不存在前后位置關系，因此可以直接將該存在遮擋的球員標記框的中心點作為分割點。
本實施例中，通過預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)來判斷存在遮擋的球員在當前視角下是否存在前后位置關系，當存在前后位置關系時，則通過面積增大的球員標記框的坐標獲取未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度，從而可以準確地確定分割點，提高分割精度。
在其中一個實施例中，請參閱圖4，圖4為圖1所示實施例中的步驟s112的流程圖，該步驟s112，即通過卡爾曼濾波對分割后的當前幀中的球員標記框進行追蹤顯示的步驟可以包括：
s402：通過卡爾曼濾波對分割后的當前幀中的球員標記框進行追蹤。
具體地，當存在遮擋球員時，對該遮擋球員進行分割后，再通過卡爾曼濾波對分割后的當前幀中的球員標記框進行追蹤。
s404：獲取追蹤到的球員標記框的坐標。
具體地，可以通過球員標記框計算球員坐標，例如可以以該球員標記框的中心點為球員坐標，還可以以該球員標記框的某一個角點位標記框，在此不作限制。
s406：獲取球員標記框的坐標投影至目標平面的第一投影坐標。
具體地，具體地，目標平面可以為一二維平面，其與球場相對應，可以將該目標平面理解成為按比例縮小的球場平面。且為了直觀地向觀看視頻的用戶展現(xiàn)球員在球場的位置，將當前幀中的確定球員坐標投影至該目標平面中的第一投影坐標，如圖5。
s408：在目標平面中，根據(jù)第一球員投影坐標，追蹤顯示上一幀中的相應球員坐標投影至目標平面中的第二球員投影坐標處的球員標識。
具體地，球員標識是可以唯一確定該球員的圖標，例如可以為一圓形圖標、三角形圖標等，也可以為一帶有號碼的人形圖標等。為了實現(xiàn)對該球員的追蹤，可以將上一幀中的相應球員坐標投影至目標平面中的第二球員投影坐標處的球員標識，移動至第一球員投影坐標處，以直觀地表示該球員的位置發(fā)生了變化，實現(xiàn)對該球員的追蹤。
在本實施例中，不僅通過卡爾曼濾波對當前幀中的球員標記框進行追蹤，且為了給用戶提供直觀的表示，將攝像機視角下的追蹤圖像轉換到目標平面中，從而提高用戶的體驗。
在其中一個實施例中，請參閱圖6，圖6為圖1所示實施例中步驟s112的流程圖，該步驟s112，即通過卡爾曼濾波對分割后的當前幀中的球員標記框進行追蹤的步驟可以包括：
s602：通過以下公式計算當前幀中的球員標記框的預測值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣：
其中，
s604：通過以下公式計算卡爾曼增益：
kk＝pk′ht(hpk′ht+r)-1，且
其中，kk為k時刻的卡爾曼增益，h為同一時刻的預測值轉換為測量值的轉換矩陣，r為測量噪聲變量的協(xié)方差矩陣，zk為k時刻的測量值；
s606：通過以下公式，根據(jù)卡爾曼增益和預測值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣計算估計值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣：
s608：根據(jù)估計值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣獲得真實值，并追蹤真實值。
具體地，卡爾曼濾波中的狀態(tài)差分方程為：
xk＝axk-1+buk-1+wk-1(4)
其中xk為k時刻的球員標記框、xk-1為k-1時刻的球員標記框，大小為n×1。a為前一時刻預測值轉換為當前時刻預測值的轉換矩陣，大小為n×n。uk-1為k-1時刻的當前幀，大小為k×1。b為前一時刻輸入值轉換為當前時刻預測值的轉換矩陣，大小為n×k。隨機變量wk-1為k-1時刻的系統(tǒng)噪聲。這個方程表示，系統(tǒng)的最新狀態(tài)等于之前的狀態(tài)加上系統(tǒng)輸入的影響、再加上系統(tǒng)的噪聲。
然而，測量往往存在誤差，在大多數(shù)情況下很難對真實運動的系統(tǒng)構建出準確的模型，于是引入反饋。測量值是由系統(tǒng)狀態(tài)變量映射出來的，方程形式如下：
zk＝hxk+vk(5)
其中，zk為k時刻的測量值，大小為m×1，h為同一時刻的預測值轉換為測量值的轉換矩陣，vk為k時刻的測量噪聲。
對于狀態(tài)方程中的系統(tǒng)噪聲wk-1和測量噪聲vk，假設服從如下多元高斯分布，并且w、v是相互獨立的。q為系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差矩陣，r為測量噪聲變量的協(xié)方差矩陣。
p(w)～n(0,q)
p(v)～n(0,r)(6)
其中，
其中，
求解kk，構建估計值和真實值間誤差的協(xié)方差矩陣，由于協(xié)方差矩陣的對角線元素就是方差，求這個協(xié)方差矩陣，就是利用其的對角線元素的和計算得到均方差.
把前面得到的估計值代入這里能夠化簡得：
化簡后得到：
同理，能夠得到預測值和真實值之間誤差的協(xié)方差矩陣：
最后得到：
繼續(xù)展開
接下來要用到最小均方差，協(xié)方差矩陣的對角線元素就是方差。這樣一來，把矩陣p的對角線元素求和，用字母t來表示這種算子。
最小均方差就是使得上式最小，對未知量kk求導，令導函數(shù)等于0，就能找到kk的值。
注意這個計算式kk，轉換矩陣h是常數(shù)，測量噪聲協(xié)方差r也是常數(shù)。因此kk的大小將與預測值的誤差協(xié)方差有關。假設，上面式子中的矩陣維數(shù)都是1×1大小的，并假設h＝1，pk′不等于0。那么pk′可以寫成如下：
所以pk′越大，那么kk就越大，權重將更加重視反饋，如果pk′等于0，也就是預測值和真實值相等，那么kk＝0，估計值就等于預測值。
將計算出的kk反代入pk中，就能簡化pk：
因此遞推公式中每一步的kk就計算出來了，同時每一步的估計協(xié)方差也能計算出來。但kk的公式中又多了一個預測值和真實值之間誤差的協(xié)方差矩陣。
先注意到預測值的遞推形式是：
由此也得到了pk′的遞推公式。因此只需設定最初的pk，就能不斷遞推下去。
上述實施例中，通過卡爾曼濾波，只要知道前一時刻球員標記框的狀態(tài)，就可以得到當前時刻球員矩形框的狀態(tài)，處理量小，不會出現(xiàn)卡頓等現(xiàn)象。
在其中一個實施例中，參閱圖7，圖7為一實施例中坐標投影關系獲取步驟的流程圖，該坐標投影關系獲取步驟可以在圖1所示的實施例前進行，該坐標投影關系獲取步驟可以包括：
s702：通過霍夫變換獲得球場區(qū)域中的球場線。
具體地，參閱圖8至圖10，為當前幀的r通道(紅色通道)、g通道(綠色通道)以及b通道(藍色通道)的灰度直方圖，其中橫坐標標識灰度值規(guī)范化到0～1后對應的灰度，其中占有較大面積的為球場區(qū)域，具體地，r通道直方圖中具有較高灰度值、并且具有較高峰值的為跑道區(qū)域，而分布較為分散的部分為球場區(qū)域；g通道直方圖中具有較低灰度值、并且相對陡峭的部分為跑道周圍樹木區(qū)域，而而分布較為分散的且有較高灰度的部分為球場區(qū)域；b通道直方圖中，可得藍色分布較為均勻。根據(jù)直方圖選取合適閾值后，分割得到二值化圖像；然后利用中值濾波去除椒鹽噪聲，并選取圖中的最大連通區(qū)域而將其與周圍環(huán)境分開；最后利用matlab填充孔洞的函數(shù)，以及開、閉等數(shù)學形態(tài)學操作，得到完整的球場區(qū)域掩膜如圖11所示。
參閱圖12，為一實施例中球場區(qū)域中的白線區(qū)域的示意圖，其中利用白線的顏色特征，閾值分割出球場線的區(qū)域，且利用canny算子可以求出圖像邊緣。利用中值濾波和形態(tài)學操作除噪后提取球場白線區(qū)域效果如圖12所示。利用霍夫變換確定邊緣性的效果如圖13所示。
s704：根據(jù)球場線，確定當前幀與目標平面之間的坐標投影關系。
參見圖13，可以獲取到球場區(qū)域的邊界點以及真實球場區(qū)域中各個線段的比例。以圖13中所創(chuàng)建的坐標系為例，其中x點的坐標可以通過求取球場區(qū)域中y值最大的交點即可，得到x點的坐標后，可以根據(jù)線段的交點得到u點和v點的坐標，計算z＝vu/xu，其中假設真實球場區(qū)域中v’u’/x’u’＝a，y’u’/x’u’＝a，假設h＝z/a，由于透視變形連續(xù)，可以忽略攝像頭可能產(chǎn)生的廣角畸變，計算y’u’/x’u’＝h×a，從而圖13中所示的球場區(qū)域存在以下關系yu/xu＝h×a，從而可以得到y(tǒng)u＝h×a×xu，因此y點的坐標也可以確定。然后再計算z點和t點的坐標，可以先計算w點的坐標，且由于真實球場區(qū)域中x’w’/z’w’的值是已知的，結合yu/xu＝h×a，可以得到z點的坐標，且由于透視關系中，直線xz、直線yt以及直線l1相交于一點，因此可以計算直線xz與直線l1的交點，從而可以得到直線yt的方程和直線zt的方程，求直線yt和和直線zt的交點即可得到t點的坐標。
在x點、y點、z點以及t點的坐標確定后，可以根據(jù)坐標變換求得當前幀與目標平面之間的坐標投影關系，二維坐標的轉換可以表示為3×3矩陣，自由度為8，將得到的x點、y點、z點以及t點的坐標帶入到待求矩陣中，即可得到該待求矩陣，即當前幀與目標平面之間的坐標投影關系。
上述實施例中，通過獲取球場區(qū)域中的球場線，根據(jù)該球場線的關鍵點的坐標即可求得當前幀與目標平面之間的坐標投影關系，可以實現(xiàn)視頻圖像到目標平面的轉換，從而在后續(xù)球員追蹤過程中，可以在該目標平面實時呈現(xiàn)追蹤到的球員，簡單、直觀。
在其中一個實施例中，還可以采用多通道灰度聯(lián)合對比，以識別不同隊的球員，例如其中一隊球員為紅衣球員，另一隊球員為橙衣球員時，守門員在r通道和g通道灰度低，b通道灰度高；紅衣隊員在r通道灰度高，但在g通道b通道灰度低；橙衣球員在r通道g通道灰度高，但在b通道灰度低。由此仍可依照基于顏色的閾值分割來劃分不同球員。這樣在卡爾曼濾波追蹤到球員后，還可以根據(jù)顏色來對球員進行劃分。
本實施例中，僅通過顏色即可以實現(xiàn)對球員的劃分，操作簡單，準確率高。
請參閱圖14，圖14為一實施例中視頻中球員追蹤裝置的示意圖，該裝置包括：
球場區(qū)域獲取模塊100，用于獲取視頻的當前幀中的球場區(qū)域。
球員標記框生成模塊200，用于獲取球場區(qū)域中的球員像素，并根據(jù)球員像素生成球員標記框。
分割點獲取模塊300，用于當當前幀中的球員標記框的面積增大時，則獲取面積增大的球員標記框的分割點。
分割模塊400，用于根據(jù)分割點將球員標記框分割以形成新的球員標記框。
追蹤模塊500，用于通過卡爾曼濾波對分割后的當前幀中的球員標記框進行追蹤顯示。
在其中一個實施例中，分割點獲取模塊300可以包括：
個數(shù)獲取單元，用于獲取面積增大的球員標記框的預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)。
分割點確定單元，用于當預設的、相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)不相等時，則根據(jù)面積增大的球員標記框的坐標獲取未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度；根據(jù)未遮擋前各個球員標記框的長度和寬度，計算球員標記框的分割點；當預設的相對的兩條邊上的球員像素的個數(shù)相等時，則獲取球員標記框的中心點為分割點。
在其中一個實施例中，追蹤模塊500可以包括：
追蹤單元，用于通過卡爾曼濾波對分割后的當前幀中的球員標記框進行追蹤。
第一坐標計算單元，用于獲取追蹤到的球員標記框的坐標。
第二坐標計算單元，用于獲取球員標記框的坐標投影至目標平面的第一投影坐標。
顯示單元，用于在目標平面中，根據(jù)第一球員投影坐標，追蹤顯示上一幀中的相應球員坐標投影至目標平面中的第二球員投影坐標處的球員標識。
在其中一個實施例中，追蹤單元可以包括：
第一矩陣計算單元，用于通過以下公式計算當前幀中的球員標記框的預測值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣：
其中，
卡爾曼增益計算單元，用于通過以下公式計算卡爾曼增益：
kk＝pk′ht(hpk′ht+r)-1，且
其中，kk為k時刻的卡爾曼增益，h為同一時刻的預測值轉換為測量值的轉換矩陣，r為測量噪聲變量的協(xié)方差矩陣，zk為k時刻的測量值。
第二矩陣計算單元，用于通過以下公式，根據(jù)卡爾曼增益和預測值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣計算估計值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣：
真實值計算單元，用于根據(jù)估計值和真實值之間的誤差協(xié)方差矩陣獲得真實值，并追蹤真實值。
在其中一個實施例中，裝置還可以包括：坐標投影關系計算單元，用于通過霍夫變換獲得球場區(qū)域中的球場線；根據(jù)球場線，確定當前幀與目標平面之間的坐標投影關系。
上述對于視頻中球員追蹤裝置的限定可以參照上文中對于視頻中球員追蹤方法的限定，在此不再贅述。
以上所述實施例的各技術特征可以進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實施例中的各個技術特征可能的組合都進行描述，然而，只要這些技術特征的組合不存在矛盾，都應當認為是本說明書記載的范圍。
以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應以所附權利要求為準。
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